我国通用医疗影像AI登上《Science》引热议，腹部增强CT单次识别146种病症，对行业有哪些影响？怎么回事？

描述： 医疗影像是众多疾病诊断的关键依据，而腹部CT是临床最复杂的影像之一，涉及数十个组织器官和数百种潜在异常或病变。现有医疗影像AI在专用模型上取得了众多进展，但一个模型只针对特定场景的特定疾病。“一病一模”在训练上依赖大量人工标注，成本高、耗时长，通用性差，难以满足复杂的真实临床需求。 为解决这一问题，阿里巴巴达摩院联合浙江大学医学院附属第一医院等机构推出的DAMO RADAR模型，采用视觉-语言学习方法，让模型直接学习医学影像与对应报告文本的内在关联。该模型面向腹部增强CT诊断，可一次性识别超过146种病症，其准确性首次达到影像科专家级水平，现已正式开源。近日该模型登上国际顶级学术期刊《科学》（Science）。 如何看待这一模型，能成为医疗AI从专精单病到通用能力的转折点吗，对行业有哪些影响？https://baijiahao.baidu.com/s?id=1876646658635605152&wfr=spider&for=pc

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• 首次收录：2026-09-19 09:20:51 UTC
• 最近更新：2026-09-19 10:50:58 UTC
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